Contributions of coniferous and broad-leaved species to temperate forest carbon uptake: a bottom-up approach
Notice bibliographique
Résumé
Changes in forest species composition could influence ecosystem carbon uptake rates. To understand how species differed in their contributions to canopy photosynthesis, we investigated how the dominant coniferous (eastern hemlock, Tsuga canadensis (L.) Carr.) and broad-leaved (northern red oak, Quercus rubra L.; red maple, Acer rubrum L.) species in a central Massachusetts forest differed in canopy carbon uptake rates. We considered what factors influenced in situ leaf-level photosynthesis and then used a bottom-up summation approach to estimate species-specific total canopy carbon uptake rates. Variation in canopy light strongly influenced leaf-level photosynthetic rates: sunlit leaves had significantly higher rates than shaded leaves, and photosynthesis increased with canopy height. Species also differed in leaf-level photosynthetic rates, with the broad-leaved species having up to twofold higher rates than hemlock. Within hemlock, needles older than 2 years had lower photosynthesis than younger needles. Variation in leaf-level photosynthesis scaled up to influence canopy carbon uptake rates. Red oak consistently had the highest canopy photosynthetic rates, while through the season, hemlock's relative contribution to carbon flux increased and that of red maple decreased. Thus, in such mixed forests, future changes in species composition could have substantial impacts on forest carbon dynamics, particularly if red oak is the primary broad-leaved species to expand at the expense of hemlock.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».